Um novo sistema de triagem de inteligência artificial (IA) identificou mais de 1.000 revistas de acesso aberto mostrando sinais de práticas editoriais questionáveis, muitas das quais tinham passado despercebidas até agora. A ferramenta, que analisou cerca de 15.000 títulos, está sendo descrita como um mecanismo de alerta precoce para editores, serviços de indexação e instituições acadêmicas. No entanto, os pesquisadores enfatizam que a supervisão humana continua sendo essencial para confirmar as descobertas.
**Um novo sistema de triagem de inteligência artificial (AI) identificou mais de 1.000 periódicos de acesso aberto mostrando sinais de práticas de publicação questionáveis, muitos dos quais tinham passado despercebidos até agora.**sistema de triagem de inteligência artificial (AI)## Aumento da Triagem: A IA Enfrenta a Publicação Predatória
Desenvolvido por cientistas da computação da Universidade do Colorado Boulder, a ferramenta revisou websites de periódicos e metadados para detectar padrões ligados a padrões de publicação fracos. Isso incluía tempos de publicação incomumente rápidos, auto-citações excessivas, conselhos editoriais mal estruturados e falta de transparência sobre taxas ou licenciamento.
Universidade do Colorado BoulderAo fazer isso, o sistema sinalizou mais de 1.000 periódicos que não eram anteriormente conhecidos como problemáticos. A IA não deve substituir a revisão especializada, mas sim reduzir a carga filtrando grandes volumes de material para uma avaliação humana posterior.
Revistas Predatórias em Ascensão
Editoras predatórias, que cobram dos autores pela publicação rápida sem impor uma rigorosa revisão por pares, tornaram-se uma preocupação crescente em toda a academia. Esses periódicos frequentemente induzem os pesquisadores e leitores em erro, enquanto seus artigos ainda podem receber citações e visibilidade, minando a confiança na publicação acadêmica.
Os mecanismos tradicionais de salvaguarda, como o Diretório de Revistas de Acesso Aberto, têm lutado para acompanhar o número crescente de novas revistas. Ao automatizar a triagem inicial, a ferramenta de IA pretende fechar essa lacuna e fornecer um meio mais rápido de supervisão.
Equilíbrio entre Automação e Especialização
Apesar da sua eficácia, o sistema não é infalível. Revisores especialistas examinaram uma amostra dos periódicos sinalizados e descobriram que cerca de 350 eram provavelmente legítimos, deixando mais de 1.000 ainda sob suspeita.
O investigador principal Daniel Acuña comparou o processo a "golpear topos", com novas revistas a aparecerem frequentemente com nomes novos após as existentes serem desafiadas. Os investigadores argumentam que a ferramenta é mais valiosa como um método de pré-seleção, libertando os revisores humanos para se concentrarem em casos mais complexos. Eles imaginam um modelo híbrido em que a IA gera alertas e os especialistas fazem os julgamentos finais.
Por que os Leitores de Negócios Devem se Importar
Para empresas e instituições ligadas à publicação académica, através de subscrições, indexação de pesquisa ou financiamento, a credibilidade do conteúdo das revistas é fundamental. Publicações questionáveis arriscam minar a confiança e podem influenciar decisões comerciais, desenvolvimento de políticas ou inovação de produtos.
A adoção de triagem assistida por IA poderia ajudar editores e plataformas a identificar títulos não confiáveis mais cedo, limitando o risco de danos à reputação e reduzindo os custos associados a retratações, deslistagens ou ações corretivas.
Conclusão
Ao sinalizar mais de mil jornais potencialmente predatórios, a ferramenta de IA representa um passo significativo para a proteção da publicação acadêmica. O seu maior valor reside em complementar a experiência humana, oferecendo escala e eficiência, enquanto ainda se baseia em um julgamento cuidadoso. À medida que as comunidades de pesquisa e negócios trabalham para proteger a credibilidade na economia do conhecimento, a IA pode tornar-se um parceiro vital, desde que seus insights sejam aplicados com cautela.
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Nova ferramenta de IA sinaliza mais de 1000 revistas de pesquisa questionáveis
**Um novo sistema de triagem de inteligência artificial (AI) identificou mais de 1.000 periódicos de acesso aberto mostrando sinais de práticas de publicação questionáveis, muitos dos quais tinham passado despercebidos até agora.**sistema de triagem de inteligência artificial (AI)## Aumento da Triagem: A IA Enfrenta a Publicação Predatória
Desenvolvido por cientistas da computação da Universidade do Colorado Boulder, a ferramenta revisou websites de periódicos e metadados para detectar padrões ligados a padrões de publicação fracos. Isso incluía tempos de publicação incomumente rápidos, auto-citações excessivas, conselhos editoriais mal estruturados e falta de transparência sobre taxas ou licenciamento.
Universidade do Colorado BoulderAo fazer isso, o sistema sinalizou mais de 1.000 periódicos que não eram anteriormente conhecidos como problemáticos. A IA não deve substituir a revisão especializada, mas sim reduzir a carga filtrando grandes volumes de material para uma avaliação humana posterior.
Revistas Predatórias em Ascensão
Editoras predatórias, que cobram dos autores pela publicação rápida sem impor uma rigorosa revisão por pares, tornaram-se uma preocupação crescente em toda a academia. Esses periódicos frequentemente induzem os pesquisadores e leitores em erro, enquanto seus artigos ainda podem receber citações e visibilidade, minando a confiança na publicação acadêmica. Os mecanismos tradicionais de salvaguarda, como o Diretório de Revistas de Acesso Aberto, têm lutado para acompanhar o número crescente de novas revistas. Ao automatizar a triagem inicial, a ferramenta de IA pretende fechar essa lacuna e fornecer um meio mais rápido de supervisão.
Equilíbrio entre Automação e Especialização
Apesar da sua eficácia, o sistema não é infalível. Revisores especialistas examinaram uma amostra dos periódicos sinalizados e descobriram que cerca de 350 eram provavelmente legítimos, deixando mais de 1.000 ainda sob suspeita. O investigador principal Daniel Acuña comparou o processo a "golpear topos", com novas revistas a aparecerem frequentemente com nomes novos após as existentes serem desafiadas. Os investigadores argumentam que a ferramenta é mais valiosa como um método de pré-seleção, libertando os revisores humanos para se concentrarem em casos mais complexos. Eles imaginam um modelo híbrido em que a IA gera alertas e os especialistas fazem os julgamentos finais.
Por que os Leitores de Negócios Devem se Importar
Para empresas e instituições ligadas à publicação académica, através de subscrições, indexação de pesquisa ou financiamento, a credibilidade do conteúdo das revistas é fundamental. Publicações questionáveis arriscam minar a confiança e podem influenciar decisões comerciais, desenvolvimento de políticas ou inovação de produtos. A adoção de triagem assistida por IA poderia ajudar editores e plataformas a identificar títulos não confiáveis mais cedo, limitando o risco de danos à reputação e reduzindo os custos associados a retratações, deslistagens ou ações corretivas.
Conclusão
Ao sinalizar mais de mil jornais potencialmente predatórios, a ferramenta de IA representa um passo significativo para a proteção da publicação acadêmica. O seu maior valor reside em complementar a experiência humana, oferecendo escala e eficiência, enquanto ainda se baseia em um julgamento cuidadoso. À medida que as comunidades de pesquisa e negócios trabalham para proteger a credibilidade na economia do conhecimento, a IA pode tornar-se um parceiro vital, desde que seus insights sejam aplicados com cautela.